Analyse SMM : Location de GPU domestiques vs. Nvidia : contrats annuels ou de 3 à 5 ans face aux mutations de l'offre et de la demande

1. Phénomène : Au sein de la même chaîne industrielle de location de puissance de calcul, les conditions contractuelles pour les serveurs GPU nationaux et les serveurs GPU Nvidia

présentent une nette divergence entre la location de puissance de calcul nationale et celle de Nvidia. Les serveurs nationaux peuvent être loués à l’année, tandis que les serveurs Nvidia nécessitent généralement des contrats fixes d’au moins trois ans.

Les cartes nationales se trouvent dans un « marché d’acheteurs » : l’Ascend 910B2 connaît des taux de vacance élevés et des cotations inférieures dans certaines régions. Les opérateurs et les loueurs proposent des contrats à court terme d’un an en échange de liquidités, reflétant une tarification typique de surcapacité.

Les cartes importées se trouvent dans un « marché de vendeurs » : pour les H100/H200, non seulement la durée minimale de location est fixe, mais un contrat fixe de cinq ans n’est qu’environ 3 000 à 5 000 yuans/mois moins cher que celui de trois ans (selon des sources de SMM) — si un acheteur signe un contrat de cinq ans pour économiser, la remise ne suffit pas à couvrir le risque de la période de blocage supplémentaire de deux ans. Le fait que les acheteurs acceptent cela montre justement que la demande fondamentale est de « garantir l’accès aux cartes dans les cinq prochaines années », plutôt que le prix .

SMM Analyse : Les clauses de durée de contrat sont devenues un outil pour le côté offre de « filtrer les clients par la durée du contrat » — les cartes nationales utilisent des contrats courts pour attirer les clients, les cartes Nvidia verrouillent les clients avec des contrats longs.

2. Côté offre : les sanctions d’embargo sur les GPU Nvidia verrouillent l’offre

Voici une chronologie des contrôles du département américain du Commerce sur les exportations vers la Chine de puces haut de gamme comme les Nvidia H100 et B300 :

SMM Aperçu : Du H100, H800 au H200, l’approvisionnement en cartes haut de gamme vers la Chine au cours des quatre dernières années a suivi un cycle de « contrôle – resserrement – autorisation limitée » ; l’« examen au cas par cas » pour le H200 signifie également que chaque livraison est entachée d’incertitude. Pour les preneurs, s’ils ne verrouillent pas les ressources aujourd’hui, ils risquent de ne pas pouvoir les acquérir demain — c’est la logique fondamentale du côté de l’offre derrière les contrats fixes de 3 ou 5 ans.

3. Côté demande : la puissance de calcul intelligente entre dans une période de croissance explosive et l’écart entre l’offre et la demande se creuse

L’explosion de la demande de calcul intelligent a transformé le « verrouillage des ressources » d’une option en une nécessité dans la location de puissance de calcul :

La capacité totale de calcul intelligent a fortement augmenté : Selon les données publiées par le MIIT le 20 juillet 2026, fin juin 2026, la capacité de calcul intelligent de la Chine a atteint 2 185 EFLOPS (FP16) , en hausse d’environ 37 % par rapport à environ 1 590 EFLOPS fin 2025. Parmi cela, la région de l’ouest représentait 32,6 %, et le taux d’utilisation national des installations de calcul était de 71,4 %.

L’écart en ciseau s’élargit : Selon les données du CAICT, au T1 2026, la demande nationale de calcul IA a bondi de 417 % en glissement annuel , tandis que la croissance de l’offre n’était que d’environ 128 % — la croissance de la demande était environ 3,3 fois celle de l’offre.

Écart structurel : Selon les estimations publiques du secteur, l’offre effective de puissance de calcul haut de gamme nécessaire à l’entraînement de grands modèles sur de longs cycles en Chine ne peut satisfaire que moins de 47 % de la demande du marché, et le déficit de puissance de calcul d’entraînement haut de gamme représente environ 35 % de la demande effective.

Aperçu de SMM : L’offre de GPU Nvidia est verrouillée par les contrôles commerciaux, tandis que la demande de calcul intelligent a augmenté de 417 %. L’écart entre l’offre et la demande de puissance de calcul haut de gamme est peu susceptible de se résorber dans les 3 à 5 prochaines années, ce qui correspond exactement aux périodes de blocage des contrats fixes.

4. Côté substitution : les cartes nationales accusent encore un retard sur l’architecture CUDA en matière d’environnement de développement

Le moteur structurel du contrat minimum de trois ans pour les serveurs GPU Nvidia est l’écart actuel pour remplacer Nvidia par la puissance de calcul nationale. En termes d’environnement de développement, la popularité de l’écosystème CUDA de Nvidia devance celle des environnements de développement nationaux (données mondiales ; l’environnement de développement de l’IA en Chine est homogène) :

GPU part de marché : Nvidia détient environ 86 %–92 % du marché mondial des GPU pour centres de données (selon Silicon Analysts 2026.2 / Jon Peddie Research T3 2025).

Échelle des développeurs : Selon Nvidia, 6 millions de développeurs dans le monde utilisent CUDA, et plus de 400 bibliothèques optimisées (cuDNN/NCCL/TensorRT, etc.) ont été accumulées dessus.

Norme de facto des frameworks : Les backends GPU par défaut de PyTorch et TensorFlow sont tous deux CUDA ; environ 85 % des articles de deep learning utilisent PyTorch (plus de 90 % à la conférence de premier plan NeurIPS), et environ 87 % des modèles sur Hugging Face sont au format PyTorch.

Fossé de l’écosystème : L’image officielle nvidia/cuda a été téléchargée environ 105 millions de fois au total, tandis que l’image AMD ROCm la plus proche a été téléchargée moins de 1 million de fois — un écart d’un ordre de grandeur .

SMM Aperçu : La puissance de calcul pure du Ascend 910B2 de Huawei s’est approchée, voire a légèrement dépassé, celle du Nvidia A100, et l’écart de débit réel dans les scénarios d’inférence est souvent réduit à 10–15 %. Ce qui est vraiment difficile à remplacer, c’est l’entraînement à grande échelle, la précision FP8 et le coût de migration de l’écosystème CUDA/CANN (la migration des modèles Ascend nécessite la réécriture d’opérateurs, avec un cycle d’environ 1 à 4 semaines). Par conséquent, les clients d’entraînement haut de gamme préfèrent accepter un contrat fixe de 3 ans pour des cartes importées plutôt que de se contenter d’un contrat à court terme d’un an pour des cartes nationales — ce n’est pas une question de prix, mais de livraison et d’exécution concrètes des tâches .

5. Observations de première ligne : les chefs de projet passent de la « prospection de la demande » à la « remontée de la chaîne d’approvisionnement »

Les signaux micro de tension dans la chaîne d’approvisionnement se sont déjà transmis des feuilles de devis aux routines quotidiennes des praticiens. Selon SMM la compréhension , l’attention quotidienne des chefs de projet de puissance de calcul des opérateurs télécoms est en train de changer de rôle :

Dans le passé : le principal champ de bataille des chefs de projet était du côté des clients – élargir la demande, négocier des affaires et rivaliser sur les prix, ce qui correspondait à un marché où la puissance de calcul était excédentaire et où il fallait chercher les clients.

Maintenant : le champ de bataille principal s’est déplacé vers les fournisseurs d’équipements en amont de la chaîne d’approvisionnement – planifier la production, se battre pour des quotas, trier les canaux d’approvisionnement en dispositifs de calcul haut de gamme et verrouiller les marchandises auprès des équipementiers de serveurs, ce qui correspond à un marché où la puissance de calcul haut de gamme est extrêmement rare. En même temps, le marché des transactions de location de puissance de calcul est chaotique, manquant de devis unifiés et standardisés ; le secteur compte de nombreux intermédiaires et agents. Dans un groupe WeChat de 200 personnes dédié à la location de puissance de calcul avec des informations de transaction actives, on compte 76 intermédiaires, représentant jusqu’à 38 %. Identifier de véritables canaux d’approvisionnement en équipements de puissance de calcul pouvant se connecter directement au propriétaire des marchandises est également une difficulté dans le travail quotidien des responsables des opérateurs.
De même, les preuves publiques sont tout aussi claires : le délai de livraison des serveurs d’IA nationaux est passé de 4 semaines en moyenne en 2025 à 16–20 semaines au deuxième trimestre 2026 — «gérer la chaîne d’approvisionnement» plutôt que «démarcher des clients» — la note de bas de page la plus authentique du marché sur la pénurie de serveurs.

VI. Conclusion et perspectives : les contrats fermés comme « outil de couverture » dans une chaîne d’approvisionnement tendue

SMM estime : les locations de GPU Nvidia exigent généralement des contrats fermés de trois ou cinq ans, ce qui établit un mécanisme de couverture et de verrouillage pour faire face aux pénuries d’équipement et à la tension de l’offre sous la pression des sanctions —le locataire échange la liquidité de la durée contre « disponibilité de la puissance de calcul + certitude des prix », tandis que le bailleur verrouille une capacité rare et un flux de trésorerie stable grâce à des accords à long terme. La durée du contrat devient ainsi le baromètre le plus direct de la rareté de la puissance de calcul haut de gamme. La différence clé est que le contrat court d’un an pour les cartes nationales reflète une offre excédentaire ; le contrat fermé de trois ans de Nvidia incarne une offre insuffisante — les mêmes clauses contractuelles reflètent la surcapacité d’un côté et la crise de la chaîne d’approvisionnement de l’autre. Lorsque la durée du contrat commence à déterminer la valeur du marché, la location de puissance de calcul a déjà évolué de la simple location de machines vers un modèle économique centré sur les ressources, la durée et le crédit.

Perspectives pour le secteur de la location de puissance de calcul :

À court terme (3–6 mois) : les contrôles à l’exportation restant stricts et le rythme d’examen au cas par cas pour le H200 inchangé, le contrat fermé de trois ans en location initiale restera la durée dominante pour les bailleurs de puissance de calcul dans l’ouest de la Chine et le delta du Yangtsé, tandis que les concessions fermées de cinq ans resteront faibles.

À moyen terme (6–12 mois) : si la montée en puissance des capacités HBM/CoWoS (une nouvelle offre devrait être libérée à partir du S2 2026) atténue la tension mondiale, les remises sur les contrats fermés pour les cartes importées pourraient s’élargir légèrement ; mais la logique de « verrouillage des ressources » ne s’inversera pas.

À long terme (plus d’un an) : la variable clé réside dans les avancées réelles de la substitution nationale — si le Huawei Ascend 950 et les itérations suivantes comblent substantiellement le déficit de l’écosystème d’entraînement, le « système à deux vitesses » des durées de contrat convergera à mesure que le pouvoir de négociation des cartes nationales augmentera ; à ce moment-là, la frontière entre les contrats courts d’un an et les contrats fermés de trois ans sera redessinée en faveur du camp national.